list_1 = random.sample(1280) TypeError: sample() missing 1 required positional argument: 'k'
时间: 2023-08-18 11:14:39 浏览: 134
这个错误说明你在使用 `random.sample()` 函数时缺少了一个参数 `k`,这个参数指定了要从列表中随机选择的元素数量。`random.sample()` 的正确用法是:`random.sample(population, k)`,其中 `population` 是指定的列表或集合,`k` 是要选择的元素数量。
例如,如果要从一个包含 1280 个元素的列表中随机选择 10 个元素,可以这样写:
```
import random
list_1 = [i for i in range(1280)]
selected = random.sample(list_1, 10)
print(selected)
```
这将输出一个包含 10 个随机选择的元素的列表。
相关问题
self.serial_thread = SerialThread(serial_port=self.serial) TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'parent'
这错误提示的意思是,你在实例化 SerialThread 类时,缺少了一个必需的参数 parent。SerialThread 类的 __init__() 方法需要接收一个 parent 参数,但是你没有传递这个参数,所以会报错。
你需要在创建 SerialThread 的实例时,传递一个 parent 参数。例如:
```
self.serial_thread = SerialThread(parent=self, serial_port=self.serial)
```
这样就可以解决这个错误了。当然,这里的 parent 参数可能要根据你的具体情况来传递。
ptimizer = torch.optim.AdamW(BPNet.parameters(), lr=learning_rate,weight_decay=weight_decay) TypeError: parameters() missing 1 required positional argument: 'self'
这个错误可能是因为 `BPNet` 模型没有正确初始化。请确保 `BPNet` 是正确实例化,并且在调用 `parameters()` 方法时使用了 `self` 参数。下面是一个示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class BPNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(BPNet, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
x = self.fc(x)
return x
# 实例化模型
model = BPNet()
# 定义优化器
learning_rate = 0.001
weight_decay = 0.001
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)
```
在上面的示例中,我们首先定义了一个 `BPNet` 类,其中包含一个线性层。然后我们实例化了模型,并使用 `model.parameters()` 方法获取模型参数,并将其传递给优化器的构造函数。如果你仍然遇到问题,请检查模型是否正确实例化,并且在调用 `parameters()` 方法时是否使用了正确的参数。